knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
library(config) # Utilisation d'un fichier de configuration, cf  https://db.rstudio.com/best-practices/managing-credentials/#stored-in-a-file-with-config
library(tidyverse)
library(DBI) # pour les connexions aux BDD
library(RPostgreSQL) # driver postgres
library(RMariaDB) # driver MariaDB
library(RMySQL) # driver MySQL
library(lubridate) # calcul sur les dates

library(httr) #
library(jsonlite) # Gestion format json

library("readxl") # Lecture de fichiers xlsx

library(sf)
library(mapview)
library(plotly) # Graphiques interactifs
library(leaflet) # Cartes interactives

# Fonction pour traduire la réponse de l'API
api_reponse <- function(request) {
  
case_when(request$status_code==200 ~ "OK, tous les résultats sont présents dans la réponse",
          request$status_code==206 ~ "OK, il reste des résultats",
          request$status_code==400 ~ "Requête incorrecte",
            TRUE ~ "Autre réponse")
}

# Fonction pour requêter l'API Hub'Eau

get_hubeau <- function(path, query) {
  
  response <- GET(url = path, query = query) %>% 
  content(as = "text", encoding = "UTF-8") %>%
  fromJSON(flatten = TRUE)
  
data = response$data # Le jeu de données est dans l'objet "data"

if(response$count > query$size) { # Si la taille de page est plus petite que le nb de résultats, faire une boucle pour les pages suivantes
  
pages <- ceiling(response$count/query$size)

# Affichage d'une barre de progression
pb <- winProgressBar(title = "Récupération des chroniques", min = 0,
                     max = pages, width = 300)

for(i in 2:pages){
  
  query$page <- i
  
  response_i <- GET(url = path, query = query) %>% 
  content(as = "text", encoding = "UTF-8") %>%
  fromJSON(flatten = TRUE)

data <- rbind(data, response_i$data) # Concaténation des lignes récupérées

setWinProgressBar(pb, i, title=paste( round(i/pages*100, 0), "% chargé")) # Avancement de la barre de progression

} # Fin boucle for

close(pb)

} # Fin if

return(data)
  } # Fin get_hubeau

# Insertion de données

db.insertion <- function(con,table,data) {
  
  # Date de la dernière donnée en base
  Date_max <- tbl(con, table) %>% summarise(Date_max = max(Date_de_la_mesure, na.rm = TRUE)) %>% pull(Date_max)
  if(is.na(Date_max)) Date_max <- as.Date(params$date_debut)-1
  
  # Données plus récentes à insérer
  data <- data %>% filter(Date_de_la_mesure > Date_max)
  
  # Existe-t-il des données à insérer ?
if (isTRUE(data %>% tally() > 0)) {
  
  # Insertion des nouvelles lignes
  dbWriteTable(con, table, data, overwrite=FALSE, append=TRUE,
             fileEncoding="latin1")
  
  # Horodate en commentaire
mise_a_jour <- paste0(format.Date(Sys.Date(),"%d/%m/%Y"), " : Actualisation ",params$actualisation)

dbGetQuery(con, paste0("ALTER TABLE ",table," COMMENT = '",mise_a_jour,"';"))

paste0("Données insérées : ",data%>%tally)

}
  else {
    
    paste0("Aucune donnée à insérer depuis le ", format.Date(Date_max,"%d/%m/%Y"))
  
    }
  
} # fin db.insertion

# Base Mariadb OEB
con_eau_tbi <- dbConnect(RMariaDB::MariaDB(), default.file = '../../.my.cnf', groups="mysql_oeb",
dbname = "eau_tbi")

# Version localhost
con_oeb_tbi <- dbConnect(RMariaDB::MariaDB(), default.file = '../../.my.cnf', groups="mysql_local",
dbname = "oeb_tbi")


con_referentiels <- dbConnect(RMariaDB::MariaDB(), default.file = '../../.my.cnf', groups="mysql_oeb",
dbname = "eau_referentiels")


dbListTables(con_eau_tbi) # Lister les tables de la base
 [1] "aelb_eeme_ce_import"                    "aelb_eeme_es_import"                    "aelb_eeme_mece_description"            
 [4] "aelb_eeme_mees_description"             "oeb_eau_alteration_hydromorphologique"  "oeb_eau_prelevement_eau_brute"         
 [7] "oeb_eau_prelevement_eau_brute_commune"  "oeb_eau_prelevement_eau_brute_ouvrage"  "oeb_eau_qualite_biologique_ce"         
[10] "oeb_eau_qualite_biologique_ce_new"      "oeb_eru"                                "oeb_eru_aglo"                          
[13] "oeb_eru_boue"                           "oeb_eru_steu"                           "oeb_import_donneepe3b1"                
[16] "oeb_surface_culture_rpg2016"            "oeb_tbi_irep_consoind"                  "oeb_tbi_nappe_moy"                     
[19] "oeb_tbi_nitrate_eau_souterraine"        "oeb_tbi_nitrate_eau_souterraine_site"   "oeb_tbi_nitrate_nappe"                 
[22] "oeb_tbi_niveaunappean"                  "oeb_tbi_onde"                           "oeb_tbi_peb"                           
[25] "oeb_tbi_prelevement_tmp"                "oeb_tbi_qualitebio"                     "oeb_tbi_qualitebio_tmp"                
[28] "oeb_tbi_qualitebio_tmp2"                "oeb_tbi_sispea"                         "oeb_tbi_variationnappe_interannuelle"  
[31] "oeb_tbi_variationnappe_intermensuelles" "oeb_tbi_variationnappe_mois"            "oeb_tbi_variationnappe_pz"             
[34] "oeb_tbi_variationnappe_tmp"             "tbi_image_effectifcomplet"              "tbi_image_exportcomplet"               
conf <- config::get("postgres_dev")

con_postgresql_dev <- DBI::dbConnect(odbc::odbc(),
                          Driver       = conf$driver,
                          servername   = conf$server,
                          UID = conf$uid,
                          PWD = conf$pwd,
                          Port = conf$port,
                          database = 'eau',
                             encoding = "latin1")

# Récupération des infos sur les stations de mesure

# Liste des paramètres de la requête
query_sites = list(
  code_departement= params$num_departement,
  format='json',
  size=params$pagination
  )

# Requête des stations
hubeau_sites <- get_hubeau(path = params$api_sites, query = query_sites)

# Conversion au format géographique
sites <- st_as_sf(hubeau_sites, coords = c("coordonnee_x", "coordonnee_y"), 
    crs = 2154, agr = "constant")

# Récupération des résultats d'indices biologiques

# Liste des paramètres de la requête (lot 1 de départements)
query_resultats = list(
                 #code_departement = params$num_departement,
                 code_departement = "29,22,35",
                 code_indice = params$codes_parametres,
                 #les paramètres date_debut et date_fin créent un bug dans l'API https://github.com/BRGM/hubeau/issues/81
                 #date_debut_prelevement = params$date_debut,
                 #date_fin_prelevement = params$date_fin,
                 size = params$pagination,
                 format = 'json')

# Requête des chroniques
hubeau_resultats <- get_hubeau(path = params$api_resultats, query=query_resultats)

# Liste des paramètres de la requête (lot 2 de départements)
query_resultats = list(
                 #code_departement = params$num_departement,
                 code_departement = "56,50,44,49,53",
                 code_indice = params$codes_parametres,
                 #les paramètres date_debut et date_fin créent un bug dans l'API https://github.com/BRGM/hubeau/issues/81
                 #date_debut_prelevement = params$date_debut,
                 #date_fin_prelevement = params$date_fin,
                 size = params$pagination,
                 format = 'json')

# Requête des chroniques
hubeau_resultats <- get_hubeau(path = params$api_resultats, query=query_resultats)%>%union(hubeau_resultats)
Warning: call dbDisconnect() when finished working with a connection
Warning: call dbDisconnect() when finished working with a connection
Warning: call dbDisconnect() when finished working with a connection
# Conversion au format géographique
resultats <- st_as_sf(hubeau_resultats, coords = c("coordonnee_x", "coordonnee_y"), 
    crs = 2154, agr = "constant")

Import des référentiels géographiques

# couche des SAGEs bretons depuis Geobretagne
sages <- st_read("https://geobretagne.fr/geoserver/dreal_b/sage_dreal/wfs?SERVICE=WFS&REQUEST=GetCapabilities")
Reading layer `dreal_b:sage_dreal' from data source 
  `https://geobretagne.fr/geoserver/dreal_b/sage_dreal/wfs?SERVICE=WFS&REQUEST=GetCapabilities' using driver `WFS'
Simple feature collection with 21 features and 7 fields
Geometry type: MULTISURFACE
Dimension:     XY
Bounding box:  xmin: 123903.4 ymin: 6703536 xmax: 422117.4 ymax: 6882053
Projected CRS: RGF93 / Lambert-93
# pb pas moyen de manipuler cet objet => solution sur
# https://gis.stackexchange.com/questions/389814/r-st-centroid-geos-error-unknown-wkb-type-12/389854#389854
ensure_multipolygons <- function(X) {
  tmp1 <- tempfile(fileext = ".gpkg")
  tmp2 <- tempfile(fileext = ".gpkg")
  st_write(X, tmp1)
  gdalUtilities::ogr2ogr(tmp1, tmp2, f = "GPKG", nlt = "MULTIPOLYGON")
  Y <- st_read(tmp2)
  st_sf(st_drop_geometry(X), geom = st_geometry(Y))
}

sages <- ensure_multipolygons(sages)
Writing layer `file42dc70e711fa' to data source `C:\Users\tbesse\AppData\Local\Temp\RtmpIHxy8N\file42dc70e711fa.gpkg' using driver `GPKG'
Writing 21 features with 7 fields and geometry type Multi Surface.
Reading layer `file42dc70e711fa' from data source `C:\Users\tbesse\AppData\Local\Temp\RtmpIHxy8N\file42dc2c367dd1.gpkg' using driver `GPKG'
Simple feature collection with 21 features and 7 fields
Geometry type: MULTIPOLYGON
Dimension:     XY
Bounding box:  xmin: 123903.4 ymin: 6703536 xmax: 422117.4 ymax: 6882053
Projected CRS: RGF93 / Lambert-93
# couche des Hydroécorégions de niveau 2

her2 <- st_read("https://services.sandre.eaufrance.fr/geo/mdo?SERVICE=WFS&VERSION=2.0.0&REQUEST=GetFeature&typename=Hydroecoregion2")%>%
  st_transform(2154)
Reading layer `Hydroecoregion2' from data source 
  `https://services.sandre.eaufrance.fr/geo/mdo?SERVICE=WFS&VERSION=2.0.0&REQUEST=GetFeature&typename=Hydroecoregion2' 
  using driver `GML'
Simple feature collection with 114 features and 5 fields
Geometry type: MULTIPOLYGON
Dimension:     XY
Bounding box:  xmin: -4.79495 ymin: 41.36882 xmax: 9.560037 ymax: 51.08965
Geodetic CRS:  WGS 84

Sélection des sites et des résultats sur les territoires des SAGE bretons


sites_sages <- sites %>% 
  st_join(sages) %>% 
  filter(!is.na(cd_sage))

resultats_sages <- resultats %>% 
  st_join(sages) %>% 
  filter(!is.na(cd_sage)) %>% 
  st_join(her2)

Les sites font-ils partie du réseau RCS ?

sites_rcs <- sites_sages %>%
  # rowwise pour préciser que les opérations se font pour chaque ligne
  rowwise()%>%
  # Le code 0000000052 (RCS) est dans la liste des codes_réseaux
  mutate(inclus_rcs = '0000000052' %in% unlist(codes_reseaux))%>%
  select(code_station_hydrobio, inclus_rcs)
sites_sages %>%
  ggplot()+
  geom_sf(data=sages)+
geom_sf(aes(color=libelle_departement))

resultats_sages %>%
  ggplot()+
  geom_sf(data=sages)+
geom_sf(aes(color=libelle_qualification))

resultats_sages %>%
  filter(code_indice == '5856')%>% #5856 IBD Indice Diatomées
  ggplot()+
  geom_sf(data=sages)+
geom_sf(aes(color=resultat_indice))

Jointure avec les tables référentiels

Sites inconnus

sites_inconnus <- sites_sages %>%
  # tables des sites
  left_join(tbl(con_postgresql_dev, dbplyr::in_schema("eau_structure","site")), by=c("code_station_hydrobio" = "code"), copy=TRUE, suffix = c("", ".site"))%>%
  filter(is.na(site_id))

sites_inconnus %>% 
  distinct(code_station_hydrobio, libelle_station_hydrobio)
sites_inconnus %>%
  ggplot()+
  geom_sf(data=sages)+
geom_sf(aes(color=libelle_departement))

MAJ sites inconnus


insert_sites <- sites_inconnus %>%
  mutate(coord_x = st_coordinates(st_transform(geometry, 2154))[,1],
         coord_y = st_coordinates(st_transform(geometry, 2154))[,2],
         longitude_wgs84 = st_coordinates(st_transform(geometry, 4326))[,1],
         latitude_wgs84 = st_coordinates(st_transform(geometry, 4326))[,2],
         typesite_id = '1',
         projection_id = '2154',
         source = 'OFB/NAIADES',
         maj = format(Sys.Date(),"%Y-%m-%d")
         )%>% 
  as_tibble() %>%
select(code = code_station_hydrobio,
libelle = libelle_station_hydrobio,
typesite_id,
coord_x,
coord_y,
projection_id,
longitude_wgs84,
latitude_wgs84,
source,
maj)

insert_sites
NA

Import de la table de correspondance site / EGA

correspondance_site_ega <- tbl(con_postgresql_dev, dbplyr::in_schema("eau_referentiel","geo_correspondance_site_ega"))%>%
  mutate(typesite = 'SITE')

correspondance_site_ega

liste_parametres <- as.list(strsplit(params$codes_parametres, ",")[[1]])

parametres <- tbl(con_postgresql_dev, dbplyr::in_schema("eau_structure","parametre"))%>%
  collect() %>%
  filter(code %in% liste_parametres)

parametres

classes_qualite <- tbl(con_postgresql_dev, dbplyr::in_schema("eau_structure","join_parametre_classe"))%>%
  left_join(tbl(con_postgresql_dev, dbplyr::in_schema("eau_structure","classe")), by="classe_id")%>%
  collect()%>%
  filter(parametre_id %in% parametres$parametre_id,
         valide == 1)

classes_qualite

Table complète

table_indices <- resultats_sages %>%
  mutate(CoordX_WGS84 = st_coordinates(st_transform(geometry, 4326))[,1],
         CoordY_WGS84 = st_coordinates(st_transform(geometry, 4326))[,2],
         date_prelevement = as.Date(date_prelevement)
         )%>%
  as_tibble()%>%
  # tables des paramètres
  left_join(parametres, by=c("code_indice"="code"), suffix = c("", ".parametre"))%>%
  # Unité inconnue --> code sandre 0
  # n (nombre) --> code sandre 214
  # ‰ vs SMOW --> code sandre 32
  mutate(unite_code = case_when(unite_indice == "Unité inconnue" ~ '0',
                                  unite_indice == "n" ~ '214',
                                  unite_indice == "‰ vs SMOW" ~ '32',
                                  TRUE ~ unite_indice),
         resultat_indice = ifelse(resultat_indice == 999, NA, resultat_indice)) %>%
  # tables des unités
  left_join(tbl(con_postgresql_dev, dbplyr::in_schema("eau_referentiel","unite")), by=c("unite_code" = "code"), copy=TRUE, suffix = c("", ".unite"))%>%
  # tables des sites
  left_join(tbl(con_postgresql_dev, dbplyr::in_schema("eau_structure","site")), by=c("code_station_hydrobio" = "code"), copy=TRUE, suffix = c("", ".site"))

table_indices 
# Synthèse des données manquantes
table_indices %>%
  summarise(
    nb_lignes = n(),
    lignes_sans_parametre = sum(is.na(parametre_id)),
    lignes_sans_unite = sum(is.na(unite_id)),
    lignes_sans_sites = sum(is.na(site_id))
  )

# Unités inconnues de la table de référence
table_indices %>% filter(is.na(unite_id)) %>% distinct(unite_indice)

# Stations inconnues de la table des sites
table_indices %>% filter(is.na(site_id)) %>% distinct(libelle_station_hydrobio)

# Liste des codes indices
table_indices %>% distinct(code_indice)
NA

Classes des indices

Exploration des données

table_indices_classes %>%
  group_by(year(date_prelevement), libelle_support, libelle_indice) %>%
  summarise(Nb_resultats = n(),
            Annee = year(date_prelevement)) %>%
  ggplot(aes(x = as.factor(Annee), y=Nb_resultats, fill=libelle_indice))+
           geom_bar(stat="identity")+
  facet_grid(libelle_support~.)
`summarise()` has grouped output by 'year(date_prelevement)', 'libelle_support', 'libelle_indice'. You can override using the `.groups` argument.

NA
table_indices_classes %>%
  arrange(code)%>%
  ggplot(aes(x = code, y=resultat_indice, fill = code))+
           geom_boxplot()+
  facet_wrap(~libelle_indice, scales = "free")

  
table_indices_classes

Transformation des données

Données annuelles


table_indices_classes_annee <- table_indices_classes %>%
  mutate(Annee = year(as.Date(date_prelevement))) %>%
  group_by(code_station_hydrobio,
           longitude_wgs84,
           latitude_wgs84,
           libelle_support,
           code_indice,
           parametre_id,
           libelle,
           symbole,
           Annee) %>%
  summarise(classe = as.integer(max(code)), 
            resultat_indice = mean(resultat_indice),
            resultat_qualification = as.integer(max(code_qualification)))
`summarise()` has grouped output by 'code_station_hydrobio', 'longitude_wgs84', 'latitude_wgs84', 'libelle_support', 'code_indice', 'parametre_id', 'libelle', 'symbole'. You can override using the `.groups` argument.
table_indices_classes_annee

Classe de qualité biologique globale (max des classes par indice)

table_indices_classe_globale_annee <- table_indices_classes_annee %>%
  group_by(code_station_hydrobio, longitude_wgs84, latitude_wgs84, Annee)%>%
  summarise(Resultat = max(classe))%>%
  mutate(Serie = 'Classe - Qualité biologique Globale', 
         libelle_support = 'Qualité biologique Globale',
         symbole = 'X')
`summarise()` has grouped output by 'code_station_hydrobio', 'longitude_wgs84', 'latitude_wgs84'. You can override using the `.groups` argument.
table_indices_classe_globale_annee

Import des données en base

Données au format de la table eau_structure.analyse_bio_esu - serveur PostgreSQL DEV

Mise en forme de la table

Sélection des nouvelles lignes à insérer

Insertion des nouvelles lignes

Données au format de la table eau_tbi.oeb_eau_qualite_biologique_ce - serveur MariaDB OEB


table_series_indices <- table_indices_classes_annee %>% 
  mutate(indice = paste(libelle, code_indice, sep=' - '))%>%
  pivot_longer(cols= c("classe","resultat_indice","resultat_qualification"))%>%
  mutate(Serie = case_when(name == 'classe' ~ paste('Classe',libelle_support,sep = ' - '),
                           name == 'resultat_indice' ~ paste('Indice',indice,sep = ' - '),
                           name == 'resultat_qualification' ~ paste('Qualification',indice,sep = ' - ')
                           )
         )%>%
  group_by(code_station_hydrobio,
           longitude_wgs84,
           latitude_wgs84,
           libelle_support,
           Serie,
           symbole,
           Annee)%>%
  summarise(Resultat = max(value))%>%
  ungroup()%>%
  union(table_indices_classe_globale_annee)
`summarise()` has grouped output by 'code_station_hydrobio', 'longitude_wgs84', 'latitude_wgs84', 'libelle_support', 'Serie', 'symbole'. You can override using the `.groups` argument.
table_series_indices

Déclinaison par combinaison SITE / EGA

table_series_indices_ega <- table_series_indices%>%
  # table des correspondances sites / UGA
  left_join(correspondance_site_ega, by=c("code_station_hydrobio" = "cdsite"), copy = TRUE)%>%
  left_join(sites_rcs, by="code_station_hydrobio")

table_series_indices_ega

Mise en forme de la table


oeb_eau_qualite_biologique_ce <- table_series_indices_ega %>%
  mutate(Periode = as.character(Annee),
         Source = 'OFB/NAIADES',
         Mise_a_jour = format(Sys.Date(),"%Y-%m-%d")
         )%>% 
  select(Type_entitite_geographique = typesite,
         Code_entitite_geographique = code_station_hydrobio,
         Libelle_entitite_geographique = lbsite,
         CoordX_WGS84 = longitude_wgs84,
         CoordY_WGS84 = latitude_wgs84,
         Reseau_RCS = inclus_rcs,
         Type_entitite_geographique_associee = typeega,
         Code_entitite_geographique_associee = cdega,
         Libelle_entitite_geographique_associee = lbega,
         Periode,
         Serie,
         unite = symbole,
         Resultat,
         Source,
         Mise_a_jour
  )

oeb_eau_qualite_biologique_ce
NA

Sélection des lignes nouvelles à insérer


insert_oeb_eau_qualite_biologique_ce <- oeb_eau_qualite_biologique_ce %>% 
  ungroup() %>%
  # Retirer les lignes des résultats déjà existants dans la table
  anti_join(tbl(con_eau_tbi,"oeb_eau_qualite_biologique_ce", by=c("Type_entitite_geographique", "Code_entitite_geographique", "Type_entitite_geographique_associee", "Code_entitite_geographique_associee", "Periode", "Serie")), copy = TRUE)%>%
  # Retirer les stations hydro sans EGA identifiée
  filter(!is.na(Type_entitite_geographique))%>%
  # Retirer les lignes avec une valeur NA
  drop_na()
Joining, by = c("Type_entitite_geographique", "Code_entitite_geographique", "Libelle_entitite_geographique", "CoordX_WGS84", "CoordY_WGS84", "Reseau_RCS", "Type_entitite_geographique_associee", "Code_entitite_geographique_associee", "Libelle_entitite_geographique_associee", "Periode", "Serie", "unite", "Resultat", "Source", "Mise_a_jour")
insert_oeb_eau_qualite_biologique_ce

Insertion des nouvelles lignes

Export pour le GIDE

# Depuis la base de données
#tbl(con_eau_tbi, "oeb_eau_qualite_biologique_ce_new")%>%
# ou depuis la table en mémoire
oeb_eau_qualite_biologique_ce %>%  
write.table(file = paste0(params$path_dataviz,"\\GIDE\\","oeb_eau_qualite_biologique_ce.csv"), quote = TRUE, sep = ";",
            eol = "\n", na = "", dec = ",",
            fileEncoding = "UTF-8")

Export pour GEOB

oeb_eau_qualite_geob <- table_series_indices  %>%
  ungroup()%>%
  left_join(select(sites_sages,code_station_hydrobio,libelle_station_hydrobio), by="code_station_hydrobio")  %>%
  mutate(Code_entitite_geographique = code_station_hydrobio,
         Libelle_entitite_geographique = libelle_station_hydrobio,
         CoordX_WGS84 = longitude_wgs84,
         CoordY_WGS84 = latitude_wgs84,
         Serie,
         unite = symbole,
         Type_entitite_geographique = 'SITE',
         Source = 'OFB/NAIADES',
         Mise_a_jour = format(Sys.Date(),"%Y-%m-%d")) %>%
  select(Type_entitite_geographique,
         Code_entitite_geographique,
         Libelle_entitite_geographique,
         CoordX_WGS84,
         CoordY_WGS84,
         Serie,
         unite,
         Source,
         Mise_a_jour,
         Annee,
         Resultat) %>%
  pivot_wider(values_from = Resultat, names_from = Annee, names_sort=TRUE)

oeb_eau_qualite_geob  %>%
  filter(Serie == 'Classe - Qualité biologique Globale')  %>%
write.table(file = paste0(params$path_dataviz,"\\GEOB\\","oeb_eau_qualite_biologique_globale.csv"), quote = TRUE, sep = ";",
            eol = "\n", na = "", dec = ",",
            fileEncoding = "UTF-8")

oeb_eau_qualite_geob %>%
  filter(Serie == 'Classe - Diatomées benthiques') %>%
write.table(file = paste0(params$path_dataviz,"\\GEOB\\","oeb_eau_qualite_diatomees.csv"), quote = TRUE, sep = ";",
            eol = "\n", na = "", dec = ",",
            fileEncoding = "UTF-8")

oeb_eau_qualite_geob %>%
  filter(Serie == 'Classe - Macroinvertébrés aquatiques') %>%
write.table(file = paste0(params$path_dataviz,"\\GEOB\\","oeb_eau_qualite_macroinvertebres.csv"), quote = TRUE, sep = ";",
            eol = "\n", na = "", dec = ",",
            fileEncoding = "UTF-8")

oeb_eau_qualite_geob %>%
  filter(Serie == 'Classe - Macrophytes') %>%
write.table(file = paste0(params$path_dataviz,"\\GEOB\\","oeb_eau_qualite_macrophytes.csv"), quote = TRUE, sep = ";",
            eol = "\n", na = "", dec = ",",
            fileEncoding = "UTF-8")
---
title: "Integration des données hydrobiologiques"
output: html_notebook
params:
  api_sites: 'https://hubeau.eaufrance.fr/api/vbeta/hydrobio/stations_hydrobio?'
  api_resultats: 'https://hubeau.eaufrance.fr/api/vbeta/hydrobio/indices?'
  num_departement: '22,29,35,56,50,44,49,53'  # 22,29,35,56,50,44,49,53
  codes_parametres: '7036,5910,1022,5856,2928,6959,6951,6955,1000,2527' # 7036,5910,1022,5856,2928,6959,6951,6955,1000,2527
  date_debut: 2017-01-01
  date_fin: 2019-12-31
  pagination: 5000
  path_dataviz: 'O:\04.DATAVISUALISATION\INDICATEURS_BIOLOGIE\DCE_ETAT_BIOLOGIQUE'
  
---

```{r setup}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
library(config) # Utilisation d'un fichier de configuration, cf  https://db.rstudio.com/best-practices/managing-credentials/#stored-in-a-file-with-config
library(tidyverse)
library(DBI) # pour les connexions aux BDD
library(RPostgreSQL) # driver postgres
library(RMariaDB) # driver MariaDB
library(RMySQL) # driver MySQL
library(lubridate) # calcul sur les dates

library(httr) #
library(jsonlite) # Gestion format json

library("readxl") # Lecture de fichiers xlsx

library(sf)
library(mapview)
library(plotly) # Graphiques interactifs
library(leaflet) # Cartes interactives

# Fonction pour traduire la réponse de l'API
api_reponse <- function(request) {
  
case_when(request$status_code==200 ~ "OK, tous les résultats sont présents dans la réponse",
          request$status_code==206 ~ "OK, il reste des résultats",
          request$status_code==400 ~ "Requête incorrecte",
            TRUE ~ "Autre réponse")
}

# Fonction pour requêter l'API Hub'Eau

get_hubeau <- function(path, query) {
  
  response <- GET(url = path, query = query) %>% 
  content(as = "text", encoding = "UTF-8") %>%
  fromJSON(flatten = TRUE)
  
data = response$data # Le jeu de données est dans l'objet "data"

if(response$count > query$size) { # Si la taille de page est plus petite que le nb de résultats, faire une boucle pour les pages suivantes
  
pages <- ceiling(response$count/query$size)

# Affichage d'une barre de progression
pb <- winProgressBar(title = "Récupération des chroniques", min = 0,
                     max = pages, width = 300)

for(i in 2:pages){
  
  query$page <- i
  
  response_i <- GET(url = path, query = query) %>% 
  content(as = "text", encoding = "UTF-8") %>%
  fromJSON(flatten = TRUE)

data <- rbind(data, response_i$data) # Concaténation des lignes récupérées

setWinProgressBar(pb, i, title=paste( round(i/pages*100, 0), "% chargé")) # Avancement de la barre de progression

} # Fin boucle for

close(pb)

} # Fin if

return(data)
  } # Fin get_hubeau

# Insertion de données

db.insertion <- function(con,table,data) {
  
  # Date de la dernière donnée en base
  Date_max <- tbl(con, table) %>% summarise(Date_max = max(Date_de_la_mesure, na.rm = TRUE)) %>% pull(Date_max)
  if(is.na(Date_max)) Date_max <- as.Date(params$date_debut)-1
  
  # Données plus récentes à insérer
  data <- data %>% filter(Date_de_la_mesure > Date_max)
  
  # Existe-t-il des données à insérer ?
if (isTRUE(data %>% tally() > 0)) {
  
  # Insertion des nouvelles lignes
  dbWriteTable(con, table, data, overwrite=FALSE, append=TRUE,
             fileEncoding="latin1")
  
  # Horodate en commentaire
mise_a_jour <- paste0(format.Date(Sys.Date(),"%d/%m/%Y"), " : Actualisation ",params$actualisation)

dbGetQuery(con, paste0("ALTER TABLE ",table," COMMENT = '",mise_a_jour,"';"))

paste0("Données insérées : ",data%>%tally)

}
  else {
    
    paste0("Aucune donnée à insérer depuis le ", format.Date(Date_max,"%d/%m/%Y"))
  
    }
  
} # fin db.insertion
```


```{r connexion_bd}

# Base Mariadb OEB
con_eau_tbi <- dbConnect(RMariaDB::MariaDB(), default.file = '../../.my.cnf', groups="mysql_oeb",
dbname = "eau_tbi")

# Version localhost
con_oeb_tbi <- dbConnect(RMariaDB::MariaDB(), default.file = '../../.my.cnf', groups="mysql_local",
dbname = "oeb_tbi")


con_referentiels <- dbConnect(RMariaDB::MariaDB(), default.file = '../../.my.cnf', groups="mysql_oeb",
dbname = "eau_referentiels")


dbListTables(con_eau_tbi) # Lister les tables de la base

conf <- config::get("postgres_dev")

con_postgresql_dev <- DBI::dbConnect(odbc::odbc(),
                          Driver       = conf$driver,
                          servername   = conf$server,
                          UID = conf$uid,
                          PWD = conf$pwd,
                          Port = conf$port,
                          database = 'eau',
                             encoding = "latin1")
```

```{r hubeau}

# Récupération des infos sur les stations de mesure

# Liste des paramètres de la requête
query_sites = list(
  code_departement= params$num_departement,
  format='json',
  size=params$pagination
  )

# Requête des stations
hubeau_sites <- get_hubeau(path = params$api_sites, query = query_sites)

# Conversion au format géographique
sites <- st_as_sf(hubeau_sites, coords = c("coordonnee_x", "coordonnee_y"), 
    crs = 2154, agr = "constant")

# Récupération des résultats d'indices biologiques

# Liste des paramètres de la requête (lot 1 de départements)
query_resultats = list(
                 #code_departement = params$num_departement,
                 code_departement = "29,22,35",
                 code_indice = params$codes_parametres,
                 #les paramètres date_debut et date_fin créent un bug dans l'API https://github.com/BRGM/hubeau/issues/81
                 #date_debut_prelevement = params$date_debut,
                 #date_fin_prelevement = params$date_fin,
                 size = params$pagination,
                 format = 'json')

# Requête des chroniques
hubeau_resultats <- get_hubeau(path = params$api_resultats, query=query_resultats)

# Liste des paramètres de la requête (lot 2 de départements)
query_resultats = list(
                 #code_departement = params$num_departement,
                 code_departement = "56,50,44,49,53",
                 code_indice = params$codes_parametres,
                 #les paramètres date_debut et date_fin créent un bug dans l'API https://github.com/BRGM/hubeau/issues/81
                 #date_debut_prelevement = params$date_debut,
                 #date_fin_prelevement = params$date_fin,
                 size = params$pagination,
                 format = 'json')

# Requête des chroniques
hubeau_resultats <- get_hubeau(path = params$api_resultats, query=query_resultats)%>%union(hubeau_resultats)

# Conversion au format géographique
resultats <- st_as_sf(hubeau_resultats, coords = c("coordonnee_x", "coordonnee_y"), 
    crs = 2154, agr = "constant")
```

# Import des référentiels géographiques

```{r couche_sages}
# couche des SAGEs bretons depuis Geobretagne
sages <- st_read("https://geobretagne.fr/geoserver/dreal_b/sage_dreal/wfs?SERVICE=WFS&REQUEST=GetCapabilities")

# pb pas moyen de manipuler cet objet => solution sur
# https://gis.stackexchange.com/questions/389814/r-st-centroid-geos-error-unknown-wkb-type-12/389854#389854
ensure_multipolygons <- function(X) {
  tmp1 <- tempfile(fileext = ".gpkg")
  tmp2 <- tempfile(fileext = ".gpkg")
  st_write(X, tmp1)
  gdalUtilities::ogr2ogr(tmp1, tmp2, f = "GPKG", nlt = "MULTIPOLYGON")
  Y <- st_read(tmp2)
  st_sf(st_drop_geometry(X), geom = st_geometry(Y))
}

sages <- ensure_multipolygons(sages)

# couche des Hydroécorégions de niveau 2

her2 <- st_read("https://services.sandre.eaufrance.fr/geo/mdo?SERVICE=WFS&VERSION=2.0.0&REQUEST=GetFeature&typename=Hydroecoregion2")%>%
  st_transform(2154)
```
# Sélection des sites et des résultats sur les territoires des SAGE bretons

```{r selection sur les territoires des SAGEs}

sites_sages <- sites %>% 
  st_join(sages) %>% 
  filter(!is.na(cd_sage))

resultats_sages <- resultats %>% 
  st_join(sages) %>% 
  filter(!is.na(cd_sage)) %>% 
  st_join(her2)

```

## Les sites font-ils partie du réseau RCS ?

```{r sites_rcs}
sites_rcs <- sites_sages %>%
  # rowwise pour préciser que les opérations se font pour chaque ligne
  rowwise()%>%
  # Le code 0000000052 (RCS) est dans la liste des codes_réseaux
  mutate(inclus_rcs = '0000000052' %in% unlist(codes_reseaux))%>%
  select(code_station_hydrobio, inclus_rcs)
```

```{r carte_sites}
sites_sages %>%
  ggplot()+
  geom_sf(data=sages)+
geom_sf(aes(color=libelle_departement))
```

```{r carte_resultats}
resultats_sages %>%
  ggplot()+
  geom_sf(data=sages)+
geom_sf(aes(color=libelle_qualification))
```

```{r carte_indice}
resultats_sages %>%
  filter(code_indice == '5856')%>% #5856 IBD Indice Diatomées
  ggplot()+
  geom_sf(data=sages)+
geom_sf(aes(color=resultat_indice))
```

# Jointure avec les tables référentiels

## Sites inconnus

```{r sites_inconnus}
sites_inconnus <- sites_sages %>%
  # tables des sites
  left_join(tbl(con_postgresql_dev, dbplyr::in_schema("eau_structure","site")), by=c("code_station_hydrobio" = "code"), copy=TRUE, suffix = c("", ".site"))%>%
  filter(is.na(site_id))

sites_inconnus %>% 
  distinct(code_station_hydrobio, libelle_station_hydrobio)
```

```{r carte_sites_inconnus}
sites_inconnus %>%
  ggplot()+
  geom_sf(data=sages)+
geom_sf(aes(color=libelle_departement))
```

## MAJ sites inconnus

```{r table sites_inconnus}

insert_sites <- sites_inconnus %>%
  mutate(coord_x = st_coordinates(st_transform(geometry, 2154))[,1],
         coord_y = st_coordinates(st_transform(geometry, 2154))[,2],
         longitude_wgs84 = st_coordinates(st_transform(geometry, 4326))[,1],
         latitude_wgs84 = st_coordinates(st_transform(geometry, 4326))[,2],
         typesite_id = '1',
         projection_id = '2154',
         source = 'OFB/NAIADES',
         maj = format(Sys.Date(),"%Y-%m-%d")
         )%>% 
  as_tibble() %>%
select(code = code_station_hydrobio,
libelle = libelle_station_hydrobio,
typesite_id,
coord_x,
coord_y,
projection_id,
longitude_wgs84,
latitude_wgs84,
source,
maj)

insert_sites

```

```{r insert sites_inconnus, eval=FALSE, include=FALSE}

sf::dbWriteTable(conn = con_postgresql_dev, name = Id(schema = "eau_structure",table = "site"), value = insert_sites, overwrite=FALSE, append=TRUE, fileEncoding="latin1")
```

## Import de la table de correspondance site / EGA

```{r import_eau_correspondance_site_ega}
correspondance_site_ega <- tbl(con_postgresql_dev, dbplyr::in_schema("eau_referentiel","geo_correspondance_site_ega"))%>%
  mutate(typesite = 'SITE')

correspondance_site_ega
```

```{r import parametres}

liste_parametres <- as.list(strsplit(params$codes_parametres, ",")[[1]])

parametres <- tbl(con_postgresql_dev, dbplyr::in_schema("eau_structure","parametre"))%>%
  collect() %>%
  filter(code %in% liste_parametres)

parametres
```

```{r import seuils de qualité}

classes_qualite <- tbl(con_postgresql_dev, dbplyr::in_schema("eau_structure","join_parametre_classe"))%>%
  left_join(tbl(con_postgresql_dev, dbplyr::in_schema("eau_structure","classe")), by="classe_id")%>%
  collect()%>%
  filter(parametre_id %in% parametres$parametre_id,
         valide == 1)

classes_qualite
```

## Table complète

```{r table indices}
table_indices <- resultats_sages %>%
  mutate(CoordX_WGS84 = st_coordinates(st_transform(geometry, 4326))[,1],
         CoordY_WGS84 = st_coordinates(st_transform(geometry, 4326))[,2],
         date_prelevement = as.Date(date_prelevement)
         )%>%
  as_tibble()%>%
  # tables des paramètres
  left_join(parametres, by=c("code_indice"="code"), suffix = c("", ".parametre"))%>%
  # Unité inconnue --> code sandre 0
  # n (nombre) --> code sandre 214
  # ‰ vs SMOW --> code sandre 32
  mutate(unite_code = case_when(unite_indice == "Unité inconnue" ~ '0',
                                  unite_indice == "n" ~ '214',
                                  unite_indice == "‰ vs SMOW" ~ '32',
                                  TRUE ~ unite_indice),
         resultat_indice = ifelse(resultat_indice == 999, NA, resultat_indice)) %>%
  # tables des unités
  left_join(tbl(con_postgresql_dev, dbplyr::in_schema("eau_referentiel","unite")), by=c("unite_code" = "code"), copy=TRUE, suffix = c("", ".unite"))%>%
  # tables des sites
  left_join(tbl(con_postgresql_dev, dbplyr::in_schema("eau_structure","site")), by=c("code_station_hydrobio" = "code"), copy=TRUE, suffix = c("", ".site"))

table_indices 
```

```{r donnees_manquantes}
# Synthèse des données manquantes
table_indices %>%
  summarise(
    nb_lignes = n(),
    lignes_sans_parametre = sum(is.na(parametre_id)),
    lignes_sans_unite = sum(is.na(unite_id)),
    lignes_sans_sites = sum(is.na(site_id))
  )

# Unités inconnues de la table de référence
table_indices %>% filter(is.na(unite_id)) %>% distinct(unite_indice)

# Stations inconnues de la table des sites
table_indices %>% filter(is.na(site_id)) %>% distinct(libelle_station_hydrobio)

# Liste des codes indices
table_indices %>% distinct(code_indice)

```


## Classes des indices

```{r classe_indices}
table_indices_classes <- table_indices %>% 
  left_join(classes_qualite, by = c("parametre_id"), copy = TRUE, suffix=c("",".classe")) %>%
  filter(resultat_indice < borne_sup_exclue & resultat_indice >= borne_inf_inclue)

table_indices_classes
```

# Exploration des données

```{r graphe_indices, fig.height=8, fig.width=16}
table_indices_classes %>%
  group_by(year(date_prelevement), libelle_support, libelle_indice) %>%
  summarise(Nb_resultats = n(),
            Annee = year(date_prelevement)) %>%
  ggplot(aes(x = as.factor(Annee), y=Nb_resultats, fill=libelle_indice))+
           geom_bar(stat="identity")+
  facet_grid(libelle_support~.)
  
```

```{r graphe_indices_classes, fig.height=8, fig.width=16}
table_indices_classes %>%
  arrange(code)%>%
  ggplot(aes(x = code, y=resultat_indice, fill = code))+
           geom_boxplot()+
  facet_wrap(~libelle_indice, scales = "free")
  
table_indices_classes
```


# Transformation des données

## Données annuelles

```{r table_indices_classes_annee}

table_indices_classes_annee <- table_indices_classes %>%
  mutate(Annee = year(as.Date(date_prelevement))) %>%
  group_by(code_station_hydrobio,
           longitude_wgs84,
           latitude_wgs84,
           libelle_support,
           code_indice,
           parametre_id,
           libelle,
           symbole,
           Annee) %>%
  summarise(classe = as.integer(max(code)), 
            resultat_indice = mean(resultat_indice),
            resultat_qualification = as.integer(max(code_qualification)))

table_indices_classes_annee
```

## Classe de qualité biologique globale (max des classes par indice)

```{r}
table_indices_classe_globale_annee <- table_indices_classes_annee %>%
  group_by(code_station_hydrobio, longitude_wgs84, latitude_wgs84, Annee)%>%
  summarise(Resultat = max(classe))%>%
  mutate(Serie = 'Classe - Qualité biologique Globale', 
         libelle_support = 'Qualité biologique Globale',
         symbole = 'X')

table_indices_classe_globale_annee
```

# Import des données en base

## Données au format de la table eau_structure.analyse_bio_esu - serveur PostgreSQL DEV

### Mise en forme de la table

```{r analyse_bio_esu, eval=FALSE, include=FALSE}

analyse_bio_esu <- table_indices %>%
  filter(!is.na(resultat_indice))%>%
  left_join(select(tbl(con_postgresql_dev, dbplyr::in_schema("eau_structure","date")), date_id, date_du_jour), by=c("date_prelevement" = "date_du_jour"), copy=TRUE)%>%
  left_join(select(tbl(con_postgresql_dev, dbplyr::in_schema("eau_structure","support")), support_id, code), by=c("code_support" = "code"), copy=TRUE)%>%
  left_join(select(tbl(con_postgresql_dev, dbplyr::in_schema("eau_structure","remarque")), remarque_id, code), by=c("code_qualification" = "code"), copy=TRUE)%>%
  mutate(prelevement_code = paste0(code_station_hydrobio,date_id),
         rdd_id = 0,
         milieu_id = 3,
         fraction_id = 22,
         limite_quantification = 0,
         source = 'OFB/NAIADES',
         maj = format(Sys.Date(),"%Y-%m-%d"))%>%
  select(site_id,
         date_id,
         rdd_id,
         prelevement_code,
         milieu_id,
         support_id,
         fraction_id,
         parametre_id,
         resultat = resultat_indice,
         remarque_id,
         limite_quantification,
         source,
         maj)

analyse_bio_esu
```

### Sélection des nouvelles lignes à insérer

```{r insert_analyse_bio_esu}

insert_analyse_bio_esu <- analyse_bio_esu

```

### Insertion des nouvelles lignes

```{r insert resultats_inconnus, eval=FALSE, include=FALSE}
dbExecute(con_postgresql_dev, "TRUNCATE TABLE eau_structure.analyse_bio_esu")

dbAppendTable(conn = con_postgresql_dev, name = Id(schema = "eau_structure",table = "analyse_bio_esu"), value = insert_analyse_bio_esu, fileEncoding="latin1")
```

## Données au format de la table eau_tbi.oeb_eau_qualite_biologique_ce - serveur MariaDB OEB

```{r series_indices_annuels}

table_series_indices <- table_indices_classes_annee %>% 
  mutate(indice = paste(libelle, code_indice, sep=' - '))%>%
  pivot_longer(cols= c("classe","resultat_indice","resultat_qualification"))%>%
  mutate(Serie = case_when(name == 'classe' ~ paste('Classe',libelle_support,sep = ' - '),
                           name == 'resultat_indice' ~ paste('Indice',indice,sep = ' - '),
                           name == 'resultat_qualification' ~ paste('Qualification',indice,sep = ' - ')
                           )
         )%>%
  group_by(code_station_hydrobio,
           longitude_wgs84,
           latitude_wgs84,
           libelle_support,
           Serie,
           symbole,
           Annee)%>%
  summarise(Resultat = max(value))%>%
  ungroup()%>%
  union(table_indices_classe_globale_annee)

table_series_indices
```
### Déclinaison par combinaison SITE / EGA

```{r table_series_indices_ega}
table_series_indices_ega <- table_series_indices%>%
  # table des correspondances sites / UGA
  left_join(correspondance_site_ega, by=c("code_station_hydrobio" = "cdsite"), copy = TRUE)%>%
  left_join(sites_rcs, by="code_station_hydrobio")

table_series_indices_ega
```
### Mise en forme de la table

```{r table oeb_eau_qualite_biologique_ce}

oeb_eau_qualite_biologique_ce <- table_series_indices_ega %>%
  mutate(Periode = as.character(Annee),
         Source = 'OFB/NAIADES',
         Mise_a_jour = format(Sys.Date(),"%Y-%m-%d")
         )%>% 
  select(Type_entitite_geographique = typesite,
         Code_entitite_geographique = code_station_hydrobio,
         Libelle_entitite_geographique = lbsite,
         CoordX_WGS84 = longitude_wgs84,
         CoordY_WGS84 = latitude_wgs84,
         Reseau_RCS = inclus_rcs,
         Type_entitite_geographique_associee = typeega,
         Code_entitite_geographique_associee = cdega,
         Libelle_entitite_geographique_associee = lbega,
         Periode,
         Serie,
         unite = symbole,
         Resultat,
         Source,
         Mise_a_jour
  )

oeb_eau_qualite_biologique_ce

```
### Sélection des lignes nouvelles à insérer


```{r table insert_oeb_eau_qualite_biologique_ce}

insert_oeb_eau_qualite_biologique_ce <- oeb_eau_qualite_biologique_ce %>% 
  ungroup() %>%
  # Retirer les lignes des résultats déjà existants dans la table
  anti_join(tbl(con_eau_tbi,"oeb_eau_qualite_biologique_ce", by=c("Type_entitite_geographique", "Code_entitite_geographique", "Type_entitite_geographique_associee", "Code_entitite_geographique_associee", "Periode", "Serie")), copy = TRUE)%>%
  # Retirer les stations hydro sans EGA identifiée
  filter(!is.na(Type_entitite_geographique))%>%
  # Retirer les lignes avec une valeur NA
  drop_na()

insert_oeb_eau_qualite_biologique_ce
```

### Insertion des nouvelles lignes

```{r insert oeb_eau_qualite_biologique_ce, eval=FALSE, include=FALSE}
dbExecute(con_eau_tbi, "TRUNCATE TABLE oeb_eau_qualite_biologique_ce")

dbAppendTable(conn = con_eau_tbi, name = "oeb_eau_qualite_biologique_ce", value = insert_oeb_eau_qualite_biologique_ce, fileEncoding="latin1")
```

### Export pour le GIDE

```{r export oeb_eau_qualite_biologique_ce}
# Depuis la base de données
#tbl(con_eau_tbi, "oeb_eau_qualite_biologique_ce_new")%>%
# ou depuis la table en mémoire
oeb_eau_qualite_biologique_ce %>%  
write.table(file = paste0(params$path_dataviz,"\\GIDE\\","oeb_eau_qualite_biologique_ce.csv"), quote = TRUE, sep = ";",
            eol = "\n", na = "", dec = ",",
            fileEncoding = "UTF-8")
```

### Export pour GEOB

```{r oeb_eau_qualite_geob}
oeb_eau_qualite_geob <- table_series_indices  %>%
  ungroup()%>%
  left_join(select(sites_sages,code_station_hydrobio,libelle_station_hydrobio), by="code_station_hydrobio")  %>%
  mutate(Code_entitite_geographique = code_station_hydrobio,
         Libelle_entitite_geographique = libelle_station_hydrobio,
         CoordX_WGS84 = longitude_wgs84,
         CoordY_WGS84 = latitude_wgs84,
         Serie,
         unite = symbole,
         Type_entitite_geographique = 'SITE',
         Source = 'OFB/NAIADES',
         Mise_a_jour = format(Sys.Date(),"%Y-%m-%d")) %>%
  select(Type_entitite_geographique,
         Code_entitite_geographique,
         Libelle_entitite_geographique,
         CoordX_WGS84,
         CoordY_WGS84,
         Serie,
         unite,
         Source,
         Mise_a_jour,
         Annee,
         Resultat) %>%
  pivot_wider(values_from = Resultat, names_from = Annee, names_sort=TRUE)
```


```{r export oeb_eau_qualite_biologique_globale}

oeb_eau_qualite_geob  %>%
  filter(Serie == 'Classe - Qualité biologique Globale')  %>%
write.table(file = paste0(params$path_dataviz,"\\GEOB\\","oeb_eau_qualite_biologique_globale.csv"), quote = TRUE, sep = ";",
            eol = "\n", na = "", dec = ",",
            fileEncoding = "UTF-8")
```

```{r export oeb_eau_qualite_diatomees}

oeb_eau_qualite_geob %>%
  filter(Serie == 'Classe - Diatomées benthiques') %>%
write.table(file = paste0(params$path_dataviz,"\\GEOB\\","oeb_eau_qualite_diatomees.csv"), quote = TRUE, sep = ";",
            eol = "\n", na = "", dec = ",",
            fileEncoding = "UTF-8")
```

```{r export oeb_eau_qualite_macroinvertebres}

oeb_eau_qualite_geob %>%
  filter(Serie == 'Classe - Macroinvertébrés aquatiques') %>%
write.table(file = paste0(params$path_dataviz,"\\GEOB\\","oeb_eau_qualite_macroinvertebres.csv"), quote = TRUE, sep = ";",
            eol = "\n", na = "", dec = ",",
            fileEncoding = "UTF-8")
```

```{r export oeb_eau_qualite_macrophytes}

oeb_eau_qualite_geob %>%
  filter(Serie == 'Classe - Macrophytes') %>%
write.table(file = paste0(params$path_dataviz,"\\GEOB\\","oeb_eau_qualite_macrophytes.csv"), quote = TRUE, sep = ";",
            eol = "\n", na = "", dec = ",",
            fileEncoding = "UTF-8")
```
